在深度学习中不需要传统的特征提取，因为像cnn这样的模型在训练期间会自动从原始数据中学习特征。这种能力是深度学习和传统机器学习的主要区别之一。
例如，CNN可以学习直接从图像中检测边缘、纹理和复杂图案，而无需人工干预。这减少了对特征工程领域特定知识的依赖。
然而，预处理数据以确保质量，例如调整图像大小或归一化像素值，对于在训练期间优化模型性能和收敛仍然是必要的。
TensorFlow可以用于图像识别吗？
继续阅读
评估搜索质量的关键指标是什么？
评估搜索质量涉及几个关键指标，这些指标有助于判断搜索系统多大程度上满足用户需求。最常见的指标包括相关性、精确度、召回率和用户满意度。每个指标都提供了搜索性能不同方面的见解，使开发人员能够了解他们的搜索算法运行得多么有效。
相关性衡量搜索结
无服务器架构和Kubernetes之间有什么区别？
无服务器计算和 Kubernetes 都是用于部署和管理应用的方式，但它们适用于不同的用例和架构。无服务器计算允许开发者在无需管理服务器或基础设施的情况下运行代码。开发者编写在事件触发时执行的函数，而不是配置服务器。该模型适合于负载可变的应
文档数据库如何处理事件溯源？
文档数据库通过将事件作为离散文档存储来处理事件源（event sourcing），使开发人员能够以结构化的方式捕获状态变化。事件源不仅仅维护实体的当前状态，而是保留一段时间内发生的所有变化的顺序日志。每个事件表示特定的变化，例如新的用户注册